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GPT時代的量化交易(底層邏輯與技術實踐)

  • 作者：編者:羅勇//盧洪波|責編:孫學瑛
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121462474
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：284
人民幣：RMB 118 元      售價：元
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內容大鋼
    ChatGPT的橫空出世，使得量化交易編程工具的使用門檻迅速降低，掌握量化交易的底層邏輯就成了重中之重。本書著重介紹量化交易模型的底層邏輯和技術實踐，梳理了基本面量化、資產配置量化、貝塔量化、阿爾法量化和另類量化這5種量化交易第略，並給出了相應的實戰案例及代碼，初步探索了運用GPT來實現其邏輯的技術路徑，從理論到實踐，助你輕鬆上手量化交易。
    本書適合對量化交易感興趣的廣大投資者，尤其適合希望轉型量化交易的程序員參考閱讀。
作者介紹
編者:羅勇//盧洪波|責編:孫學瑛
目錄
第1章  量化交易基礎入門
  1.1  量化交易的基本定義
  1.2  量化交易的研究對象
  1.3  量化交易的發展歷程
    1.3.1  量化交易的萌芽
    1.3.2  量化交易的發展歷程
  1.4  量化交易策略的主要分類
    1.4.1  基本面量化交易策略
    1.4.2  資產配置量化交易策略
    1.4.3  阿爾法量化交易策略
    1.4.4  貝塔量化交易策略
    1.4.5  另類量化交易策略
  1.5  量化交易的未來發展
    1.5.1  量化交易的智能化
    1.5.2  量化交易的全球化
    1.5.3  量化交易的機構化
第2章  量化交易的策略及實戰案例
  2.1  基本面量化交易策略
    2.1.1  基本面量化交易策略的底層邏輯
    2.1.2  基本面量化交易策略的代表人物及其投資邏輯
    2.1.3  實戰案例：巴菲特的量化交易策略
    2.1.4  基本面投資與基本面量化交易的區別
  2.2  資產配置量化交易策略
    2.2.1  資產配置量化交易策略的底層邏輯
    2.2.2  資產配置量化交易策略的代表人物及其投資邏輯
    2.2.3  實戰案例：橋水公司的全天候量化交易策略
    2.2.4  實戰案例：個人養老金量化交易策略
  2.3  貝塔量化交易策略
    2.3.1  貝塔量化交易策略的底層邏輯
    2.3.2  貝塔量化交易策略的代表人物及其投資邏輯
    2.3.3  實戰案例：RSRS擇時量化交易策略
    2.3.4  實戰案例：打板量化交易策略
  2.4  阿爾法量化交易策略
    2.4.1  阿爾法量化交易策略的底層邏輯
    2.4.2  阿爾法量化交易策略的代表人物及其投資邏輯
    2.4.3  實戰案例：彼得·林奇多因子量化交易策略
  2.5  另類量化交易策略
    2.5.1  另類量化交易策略的底層邏輯
    2.5.2  另類量化交易策略的代表人物及其投資邏輯
    2.5.3  實戰案例：高頻交易策略
    2.5.4  實戰案例：事件驅動量化交易策略
第3章  量化交易策略的邏輯與設計
  3.1  因子建模
    3.1.1  如何理解量化交易策略中的因子
    3.1.2  阿爾法101因子建模示例解讀
  3.2  邏輯與設計
    3.2.1  什麼是思維導圖
    3.2.2  思維導圖構建邏輯與設計的要點
    3.2.3  止盈止損的常用方法
  3.3  凱利公式與倉位計算

    3.3.1  什麼是凱利公式
    3.3.2  凱利公式所引發的思考
    3.3.3  凱利公式的倉位計算
  3.4  量化交易策略的有效性評估
    3.4.1  未來函數
    3.4.2  過度擬合
    3.4.3  夏普比率
  3.5  實戰案例：米倫坎普量化交易策略的邏輯與設計
    3.5.1  米倫坎普簡介
    3.5.2  米倫坎普的投資邏輯
    3.5.3  米倫坎普量化交易策略在中國市場的適應情況
    3.5.4  米倫坎普量化交易策略的改進思路
    3.5.5  米倫坎普量化交易策略的實戰代碼示例
第4章  量化交易策略的代碼開發與實戰
  4.1  低代碼開發
    4.1.1  低代碼開發量化交易策略指南
    4.1.2  實戰案例：國信金太陽構建的模擬動量策略
    4.1.3  實戰案例：在果仁網構建格雷厄姆熊轉牛積極策略
  4.2  有代碼開發
    4.2.1  有代碼開發量化交易策略指南
    4.2.2  實戰股票案例：彼得·林奇多因子量化交易策略進階
    4.2.3  實戰期貨案例：經典的CTA策略
    4.2.4  實戰基金案例：FoF策略
  4.3  機器學習
    4.3.1  監督學習在量化交易中的應用
    4.3.2  無監督學習在量化交易中的應用
    4.3.3  深度學習在量化交易中的應用
第5章  量化交易中的重要問題
  5.1  量化交易與哲學問題
    5.1.1  哲學與量化交易
    5.1.2  哲學三問對量化交易的啟示
    5.1.3  量化交易中的哲學示例：「簡單」或「複雜」
  5.2  演算法交易簡介
    5.2.1  什麼是演算法交易
    5.2.2  演算法交易的迭代
    5.2.3  演算法交易的常用因子簡介
    5.2.4  演算法交易實戰示例
  5.3  低風險策略的研究方向
    5.3.1  什麼是低風險策略
    5.3.2  常用的低風險策略
    5.3.3  低風險策略的利與弊
  5.4  量化實戰策略優化的注意事項
    5.4.1  從5個維度上避免過度擬合
    5.4.2  特別關注對出場條件的優化
    5.4.3  關於優化的幾點說明
  5.5  GPT在量化交易中的應用
    5.5.1  ChatGPT的誕生是一次世界級的技術革命
    5.5.2  從4個維度理解GPT系列大模型
    5.5.3  GPT可以幫助投資者更快速地入門量化交易
    5.5.4  GPT在量化交易中的具體應用示例

    5.5.5  GPT在資產配置量化交易策略的具體應用示例
後記  感謝「量化漫步」團隊的付出與貢獻
附錄A  進入量化行業的面試指南
附錄B  量化交易常用參考書與網站指南
附錄C  量化交易常用的數據介面

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